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这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。
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不过 MySQL 0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。
slow_query_log=ONlong_query_time=3slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-log.log复制代码 增加这些参数之后，重启MySQL，可以进行查询慢查询日志是否开启。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：执行一下脚本：现在执行以下 SQL 看看效果：...执行了 180s，感觉是非常慢了。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。
1、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
2、．消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
3、sqlTwo：select conut(*) from (select * from tablename1 where id5) as tablename2；此语句即可查询出来统计的记录条数。
4、可以利用分区技术，将老数据按时间分区到一个分区里。新数据在新的分区了。建立分区索引。利用分区索引查询还要快一些。
5、table_7 as g on (g.ch=f.ch) inner (join) table_8 as h on (h.ch=g.ch) inner (join) table_9 as i on (i.ch =h.ch)；其实这个sql的查询命令你可以用一个循环来做，将字符串搞好就可以了。
MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
